ControlNet을 사용하려면 입력 이미지의 전처리가 필요합니다. ComfyUI 기본 노드에는 전처리기와 ControlNet 모델이 포함되어 있지 않으므로, 먼저 ControlNet 전처리기 [여기서 전처리기 다운로드](https://github.com/Fannovel16/comfy_controlnet_preprocessors)와 해당 ControlNet 모델을 설치해 주시기 바랍니다.

## 입력

| 매개변수 | 데이터 타입 | 기능 |
| --- | --- | --- |
| `positive` | `CONDITIONING` | 긍정 조건 데이터로, CLIP 텍스트 인코더 또는 기타 조건 입력에서 가져옵니다. |
| `negative` | `CONDITIONING` | 부정 조건 데이터로, CLIP 텍스트 인코더 또는 기타 조건 입력에서 가져옵니다. |
| `컨트롤넷` | `CONTROL_NET` | 적용할 ControlNet 모델로, 일반적으로 ControlNet 로더에서 입력됩니다. |
| `이미지` | `IMAGE` | ControlNet 적용을 위한 이미지로, 전처리기로 처리해야 합니다. |
| `vae` | `VAE` | VAE 모델 입력입니다. |
| `강도` | `FLOAT` | 네트워크 조정 강도를 제어하며, 값 범위는 0~10입니다. 권장 값은 0.5~1.5 사이가 적절합니다. 값이 낮을수록 모델에 더 많은 자유도를 부여하고, 값이 높을수록 더 엄격한 제약을 적용합니다. 값이 너무 높으면 이상한 이미지가 생성될 수 있습니다. 이 값을 테스트하고 조정하여 제어 네트워크의 영향을 미세 조정할 수 있습니다. |
| `start_percent` | `FLOAT` | 값 범위 0.000~1.000으로, ControlNet 적용을 시작할 시점을 백분율로 결정합니다. 예를 들어, 0.2는 확산 과정의 20% 시점부터 ControlNet 안내가 이미지 생성에 영향을 미치기 시작함을 의미합니다. |
| `end_percent` | `FLOAT` | 값 범위 0.000~1.000으로, ControlNet 적용을 중단할 시점을 백분율로 결정합니다. 예를 들어, 0.8은 확산 과정의 80% 시점에서 ControlNet 안내가 이미지 생성에 영향을 미치는 것을 중단함을 의미합니다. |

### 출력

| 매개변수 | 데이터 타입 | 기능 |
| --- | --- | --- |
| `positive` | `CONDITIONING` | ControlNet으로 처리된 긍정 조건 데이터로, 다음 ControlNet 또는 K 샘플러 노드로 출력할 수 있습니다. |
| `negative` | `CONDITIONING` | ControlNet으로 처리된 부정 조건 데이터로, 다음 ControlNet 또는 K 샘플러 노드로 출력할 수 있습니다. |

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/ControlNetApply/ko.md)